一个好使的经典的行人检测算法测试例程

资 源 简 介

一个好使的经典的行人检测算法测试例程

详 情 说 明

行人检测作为计算机视觉的经典任务，其算法测试例程需要综合处理流程的严谨性。传统方法通常采用背景建模结合形态学处理，或基于HOG特征与SVM分类器的滑动窗口检测框架。测试时需重点关注光照变化、遮挡场景下的鲁棒性指标。

在信号分析层面，频谱处理是算法预处理的核心环节。MUSIC算法通过特征子空间分解实现超分辨率频率估计，而ESPRIT算法利用旋转不变技术降低运算复杂度。ROOT-MUSIC则通过多项式求根进一步优化性能，三者均为子空间类高精度谱估计算法代表。

对于谐波分析，基于Kaiser窗的双谱线插值FFT能有效抑制频谱泄漏，其通过加窗平滑与插值修正提升频率分辨率。Matlab工具箱中的支持向量机（SVM）模块可用于构建分类决策边界，特别适合小样本条件下的非线性分类场景。

阵列信号处理方面，LCMV（线性约束最小方差）算法通过空域滤波优化波束形成，在干扰抑制和信号增强中表现突出。这些基础方法共同构成了从特征提取到决策输出的完整信号处理链条，为行人检测等应用提供底层支撑。